YOLOv8改进 | 注意力机制 | 在主干网络中添加MHSA模块【原理+附完整代码】

简介: Transformer中的多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention, MHSA)被用来增强模型捕捉序列数据中复杂关系的能力。该机制通过并行计算多个注意力头,使模型能关注不同位置和子空间的特征,提高了表示多样性。在YOLOv8的改进中,可以将MHSA代码添加到`/ultralytics/ultralytics/nn/modules/conv.py`,以增强网络的表示能力。完整实现和教程可在提供的链接中找到。

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡

多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)是Transformer模型中的一个核心概念,它允许模型在处理序列数据时同时关注不同的位置和表示子空间。这种机制是“自注意力”(Self-Attention)的一种扩展,自注意力又称为内部注意力(Intra-Attention),是一种注意力机制,用于对序列中的每个位置进行加权,以便在编码每个位置时能够考虑到序列中的其他位置。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址:[YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转](https://blog.csdn.net/m0_67647321/category_12548649.html)

  1. 原理

多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention, MHSA)是深度学习中的一种机制,主要用于提升模型捕捉复杂关系和不同尺度特征的能力。它是自注意力机制的扩展和增强版本,广泛应用于Transformer模型中,如BERT和GPT等。以下是多头自注意力机制的主要原理:

自注意力机制

首先,了解自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的基础原理非常重要。在自注意力机制中,输入序列的每个元素(通常是词或词向量)都会根据其与其他元素的相关性进行加权。具体步骤如下:

image.png

主要优点

  • 捕捉多种特征:多头机制允许模型在不同的子空间中捕捉输入的多种特征和关系。

  • 增强表示能力:通过多头注意力,模型可以同时关注输入序列的不同部分,提高表示的多样性和丰富性。

  • 稳定训练:多头机制还可以缓解单头注意力可能出现的不稳定性问题。

总之,多头自注意力机制通过并行计算多个注意力头,有效增强了模型的表示能力,使其能够更好地捕捉序列数据中的复杂模式和关系。这一机制在自然语言处理和其他序列数据任务中表现出色,是Transformer模型成功的关键组件之一。

2. 多头自注意力机制代码实现

2.1 将MHSA添加到YOLOv8代码中

关键步骤一: 将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/conv.py中,并在该文件的all中添加“MHSA”

class MHSA(nn.Module):
    def __init__(self, n_dims, width=14, height=14, heads=4, pos_emb=False):
        super(MHSA, self).__init__()

        self.heads = heads
        self.query = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1)
        self.key = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1)
        self.value = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1)
        self.pos = pos_emb
        if self.pos:
            self.rel_h_weight = nn.Parameter(torch.randn([1, heads, (n_dims) // heads, 1, int(height)]),
                                             requires_grad=True)
            self.rel_w_weight = nn.Parameter(torch.randn([1, heads, (n_dims) // heads, int(width), 1]),
                                             requires_grad=True)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):

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